موضوع

عادة ما يتطلب تشغيل نموذج PyTorch الذي يعتمد على نواة لغة Triton المخصصة وحدة معالجة رسومات ، حيث تم تصميم Triton بشكل أساسي لحوسبة GPU عالية الأداء. تركز Triton على تحسين تنفيذ النواة لمسرعات الأجهزة ، وتستفيد العديد من وظائفها من قدرات المعالجة المتوازية لوحدات معالجة الرسومات.

ومع ذلك، إذا كان أداء النموذج الخاص بك مقبولا أو مرضيا باستخدام وحدة المعالجة المركزية وتريد تشغيله على وحدة المعالجة المركزية، فستحتاج إلى:

1. استبدال نواة Triton: إعادة كتابة أو استبدال نواة Triton بتطبيقات مكافئة يمكن تشغيلها على وحدة المعالجة المركزية. يمكنك استخدام عمليات PyTorch القياسية أو NumPy لحسابات وحدة المعالجة المركزية.

2. تحقق من التبعية: تأكد من أن نموذجك يمكن أن يعمل بدون تحسينات Triton المحددة. قد يتضمن ذلك إزالة بعض العمليات التي تعتمد بشكل خاص على Triton.

3. الملف الشخصي والاختبار: بعد إجراء التغييرات ، قم بتحديد أداء التنفيذ المستند إلى وحدة المعالجة المركزية للتحقق من كفاءته وصحته. باختصار ، على الرغم من أنه ليس من الممكن بشكل مباشر تشغيل نواة Triton على وحدة المعالجة المركزية ، يمكنك تكييف النموذج الخاص بك ليعمل بدونها من خلال استخدام التطبيقات المتوافقة مع وحدة المعالجة المركزية للحسابات المطلوبة.